Analyste de Données Senior, Marketing Analytics

Description du poste

L'équipe d'analyse marketing collabore avec les parties prenantes des secteurs commercial et marketing afin d'analyser et de mesurer l'impact du marketing sur nos objectifs commerciaux.

L'Analyste de Données Senior au sein de l'équipe d'analyse marketing sera chargé de collecter, structurer et analyser les données afin d'en tirer des informations pertinentes qui guideront la stratégie et l'optimisation de nos initiatives marketing. Cela comprend la conception et la gestion de solutions de collecte et d'analyse de données, ainsi que l'analyse des performances des initiatives marketing et de leur impact sur l'acquisition, la fidélisation, l'engagement et la conversion.

CE QUE VOUS FEREZ

• Comprendre les objectifs commerciaux et les initiatives marketing afin d'identifier les indicateurs clés de performance permettant d'évaluer les résultats par rapport à ces objectifs
• Analyser les corrélations entre les résultats commerciaux et les initiatives marketing.
• Mettre en place une méthodologie de benchmarking et définir des objectifs pour les indicateurs clés identifiés.
• Mesurer et communiquer les résultats aux parties prenantes.
• Être un leader d'opinion et promouvoir la prise de décision fondée sur les données auprès des parties prenantes.
• Traduire les questions et les défis commerciaux soulevés par les parties prenantes en projets d'analyse.
• Fournir une vue d'ensemble, à l'échelle de la marque et sur tous les canaux, des performances, des insights et des recommandations.
• Communiquer les conclusions sur les performances des campagnes et piloter les changements stratégiques et d'optimisation avec les parties prenantes.
• Fournir des analyses de données et des rapports afin d'identifier les tendances et les opportunités à travers les canaux, les segments d'audience et les segments de joueurs.
• Collaborer avec les équipes marketing pour garantir l'efficacité des efforts marketing et stimuler l'acquisition, l'engagement et la conversion.
• Développer des expériences marketing pour comprendre l'impact commercial des campagnes sur les médias payants et celles menées par des créateurs.
• Exploiter les données provenant d'Adobe Analytics, de Gamesight, de Salesforce, de Datorama et de divers autres outils et plateformes.
• Développer des processus analytiques robustes pour définir les attentes des campagnes, éclairer la prise de décision et fournir des recommandations d'optimisation basées sur les données de performance.
• Collaborer avec l'équipe de science des données pour utiliser l'analyse prédictive afin d'analyser les données issues de l'audience, des interactions sur le site web, des campagnes médiatiques, du CRM et des réseaux sociaux.
• Participer à la planification budgétaire afin de déterminer le budget optimal pour une campagne donnée.
• Mettre en place des expériences marketing pour évaluer l'impact commercial des médias payants.
• Communiquer les conclusions et discuter des recommandations avec les équipes de marque et les partenaires interfonctionnels.

Qualifications

CE QUE VOUS APPORTEREZ À L'ÉQUIPE

• Au moins 4 ans d'expérience avérée en analyse ; capacité à analyser des données brutes, à tirer des conclusions et à formuler des recommandations concrètes. Au moins 3 de ces années dans le domaine des médias payants et de l'analyse marketing.
• Expérience dans des fonctions d'analyse marketing ou de performance pour les médias payants et les créateurs de contenu.
• Expérience préalable en matière de reporting et de tableaux de bord, d'infrastructure de données et de requêtes permettant de suivre les indicateurs marketing clés à partir de multiples sources de données à l'aide de SQL, R/Python, Tableau et d'autres outils de données/visualisation ; capacité à surveiller l'évolution des tendances, à partager des informations et à formuler des recommandations
• Connaissance des différentes options de mesure des médias payants, telles que les API de conversion (CAPI), les enquêtes sur le gain de notoriété, les études sur le gain de conversion et les échantillons de contrôle.
• Expérience des méthodes statistiques telles que la régression et les tests d'hypothèses